一种基于摄像机标定的车辆视频测速方法

以Tsai两步法为摄像机标定原理,提出了一种车辆速度视频测量方法,并对摄像机标定误差和车速检测误差进行了分析。首先利用Tsai两步法得到摄像机的内部和外部参数,然后将图像空间提取出的运动车辆特征点位移转换到世界坐标系,最后利用帧差时间求得车辆的瞬时速度。实验结果表明,基于摄像机标定的车辆速度视频测量方法,具有简单实用、鲁棒性强、精确度高等优点,满足车辆视频测速系统的要求。     

操作系统中多进程并行时的死锁问题

分析在单处理器操作系统中发生死锁的原因和解决方法.采用银行家算法和死锁检测算法来实现多个进程之间的并发执行.在对经典的银行家算法进行模拟的过程中,认识到它在现实应用中还存在的问题,提出可以改进的方法,并对改进前和改进后的时间效率进行了比较.     

基于DS18B20的网络化温度传感器的设计

设计开发了一套基于TCP／IP协议的网络化温度传感器，介绍了它的硬件组成和软件结构。它采用新型数字温度传感器DS18820作为测温元件，工作于一总线方式，并由RCM3200模块控制温度数据的采集和网络传输。这种新型的传感器实现了大拓扑结构温度监控系统的完全数字化，而且与服务器之间能够实现信息的实时发布与共享，使得温度测控网与信息网融为一体。     

一种高时频聚集性的方法在非平稳信号分析中的应用

非平稳信号广泛存在于自然界及工程实践中,时频分析是处理非平稳信号的有力工具。时频聚集性是评价时频分析方法的重要指标,传统时频分析方法在时频聚集性上已经不能满足要求,同步压缩小波变换将小波系数在频率方向进行压缩,能够有效提高时频聚集性。本文将此方法分别用于不同信噪比下的单分量及多分量信号分析,并与传统方法对比。结果表明该方法具有较强的噪声鲁棒性,对于复杂多分量信号仍能保持高时频聚集性。最后用于变转速滚动轴承故障信号分析,进一步验证了此方法的实用性。     

基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法研究

遮挡是智能交通系统中车辆检测、跟踪和识别时较难解决的问题之一.本文主要针对智能交通系统中车辆之间的遮挡,以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在车辆遮挡的连通区域提取边缘轮廓,然后获取轮廓上的4类特征拐点,最后采用本文提出的基于轮廓特征拐点的车辆分离算法,将相互遮挡的车辆分离开来,便于后续对车辆的跟踪、匹配等处理.实验结果表明,本文提出的算法具有有效性、可行性和良好的应用前景.     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法．该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离．仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值．